Когнитивные графы в системах искусственного интеллекта (399,00 руб.)

Стр.3

Стр.4

Стр.5

Стр.6

Стр.7

Стр.8

Оглавление УДК 004.81 ББК 32.81 Ц349 Печатается по решению экспертного освета «Инженерные науки» комитета по инженерному направлению науки и образования при Ученом совете ЮФУ (протокол № 1 от 10 октября 2025 г.) Рецензенты: профессор кафедры информатики Таганрогского института имени А. П. Чехова (филиал) «Ростовского государственного экономического университета (РИНХ)», доктор технических наук, профессор Я. Е. Ромм; профессор кафедры вычислительной техники Южного федерального университета, доцент Н. Е. Сергеев. Целых, А. Н. Ц349 Когнитивные графы в системах искусственного интеллекта: монография / А. Н. Целых, В. С. Васильев, Л. А. Целых ; Южный федеральный университет. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2025. – 266 с. ISBN 978-5-9275-5104-0 DOI 10.18522/801346737 Монография посвящена разработке комплексного подхода к построению, обучению и использованию когнитивных графов в системах искусственного интеллекта. Авторы показывают, как спектральные методы и кластеризация помогают искусственному интеллекту работать там, где исходные данные неполны, а ситуация меняется в реальном времени. Практическая ценность книги подкреплена множеством вычислительных экспериментов и примеров применения в системах искусственного интеллекта. Монография адресована разработчикам систем искусственного интеллекта, специалистам по теории графов и анализу сложных систем, а также аспирантам и студентам технических направлений. Исследование было профинансировано Российским научным фондом, проект № 23-21-00206, httрs:/rscf.ru/en/project/23-21-00206, реализовано Южным федеральным университетом. ISBN 978-5-9275-5104-0 УДК 004.81 ББК 32.81 © Южный федеральный университет, 2025 © Целых А. Н., Васильев В. С., Целых Л. А., 2025 © Оформление. Макет. Издательство Южного федерального университета, 2025 2

Стр.3

Оглавление ОГЛАВЛЕНИЕ ПРЕДИСЛОВИЕ ……………………………………………………….. Глава 1. НОВЫЙ ПОДХОД К МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ ДЛЯ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ, ОСНОВАННЫЙ НА СПЕКТРАЛЬНОЙ ТЕОРИИ ГРАФОВ ………………………... 8 15 1.1. Постановка задачи машинного обучения для когнитивных графов ………………………………………………………………... 15 1.2. Анализ методов машинного обучения для каузальных графовых моделей …………………………………………………………... 19 1.2.1. Методы машинного обучения с наблюдаемыми и численно измеримыми характеристиками графа ………………………………. 20 1.2.2. Методы, основанные на восстановлении топологии графа 21 1.3. Метод машинного обучения при отсутствии наблюдаемых данных …………………………………………………………………….. 24 1.3.1. Постановка задачи ………………………………………………… 24 1.3.2. Метод машинного обучения на основе реконструкции матрицы смежности …………………………………………………………... 24 1.3.3. Метод машинного обучения на основе спектрального разложения ……………………………………………………………………… 24 1.4. Описание эксперимента …………………………………………. 29 1.4.1. Постановка задачи для обученной модели …………………….. 29 1.4.2. Демонстрационные примеры …………………………………….. 29 1.4.3. Результаты экспериментов на тестовых моделях ………… 25 1.4.4. Сравнение результатов по индексу эффективности ……….. 25 1.5. Оценка метода полной реконструкции матрицы смежности ….. 39 Выводы ………………………………………………………………... 46 Глава 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ……………………… 48 2.1. Выбор сценариев управления …………………………………… 48 2.2. Анализ существующих подходов ……………………………….. 54 2.3. Описание метода принятия решения ……………………………. 59 2.3.1. Мотивация лица, принимающего решение …………………….. 59 3

Стр.4

Оглавление 2.3.2. Алгоритм эффективных управлений …………………………… 60 2.3.3. Описание метрик …………………………………………………… 62 2.3.4. Описание сценариев ………………………………………………... 63 2.4. Эксперимент ……………………………………………………… 64 2.4.1. Исходные данные …………………………………………………… 64 2.4.2. Проектирование стратегий ……………………………………... 66 2.4.3. Проверка эффективности управленческого решения ………. 67 2.4.4. Проектирование стратегических сценариев …………………. 71 2.4.5. Оценка эффективности сценариев ……………………………... 73 2.5. Обсуждение результатов ………………………………………… 75 Выводы ………………………………………………………………... 77 Глава 3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЯВНЫХ ЗНАНИЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ЛИЦА, ПРИНИМАЮЩЕГО РЕШЕНИЯ ……………………………………. 79 3.1. Моделирование действий соперника …………………………… 79 3.2. Анализ существующих подходов ……………………………….. 82 3.2.1. Альтернативы в процессе принятия решений ………………... 82 3.2.2. Методы генерации альтернатив в процессе принятия решений …………………………………………………………………………. 83 3.2.3. Методы определения оптимальной продуктивной альтернативы ……………………………………………………………………….. 86 3.3. Каузальные модели ………………………………………………. 88 3.4. Модели для прогнозирования реакций человека ……………… 93 3.5. Описание метода выбора стратегических альтернатив ………... 95 3.5.1. Предиктивная институциональная модель генерации и выбора стратегических альтернатив ……………………………………. 96 3.5.2. Нахождение эффективных управляющих воздействий ……. 97 3.5.3. Модифицированный алгоритм ………………………………….. 102 3.6. Описание эксперимента …………………………………………. 103 3.6.1. Пример моделирования политического кризиса ……………… 103 3.6.2. Прогнозирование реакции политиков ………………………….. 108 3.6.3. Проверка прогнозов о последствиях конфликта …………….. 112 3.6.4. Проведение экспериментов на тестовых моделях ………….. 114 3.7. Анализ полученных результатов ……………………………….. 116 4

Стр.5

Оглавление Выводы ………………………………………………………………... 118 Приложения …………………………………………………………... 119 Глава 4. УПРАВЛЕНИЕ ВЛИЯНИЕМ В КОГНИТИВНЫХ ГРАФАХ ………………………………………. 123 4.1. Описание проблемы ……………………………………………… 123 4.2. Анализ существующих решений ………………………………... 126 4.2.1. Описание моделей …………………………………………………... 126 4.2.2. Влияние узлов в когнитивных графах …………………………… 127 4.2.3. Эффективность влияния …………………………………………. 129 4.2.4. Ранжирование узлов ……………………………………………….. 129 4.2.5. Алгоритмические методы ………………………………………... 131 4.3. Описание метода …………………………………………………. 131 4.3.1. Алгоритм управления воздействием ……………………………. 131 4.3.2. Область допустимых решений ………………………………….. 135 4.3.3. Метрики ……………………………………………………………… 137 4.4. Эксперименты ……………………………………………………. 137 4.4.1. Численный эксперимент на тестовых моделях ……………… 138 4.4.2. Сравнение полученных результатов с известными методами …………………………………………………………………………... 141 4.4.3. Время выполнения и конвергенция ………………………………. 143 4.4.4. Оценка результатов ……………………………………………….. 145 4.5. Анализ полученных результатов ………………………………... 148 Выводы ………………………………………………………………... 151 Приложения …………………………………………………………... 153 Глава 5. ВЫЯВЛЕНИЕ ИЕРАРХИИ В КОГНИТИВНЫХ ГРАФАХ МЕТОДОМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ………………………… 157 5.1. Использование кластеризации в системах искусственного интеллекта ……………………………………………………………….. 157 5.2. Методы кластеризации в графовых моделях …………………… 159 5.3. Описание метода кластеризации когнитивного графа ………… 162 5.3.1. Математическая постановка проблемы ……………………… 163 5.3.2. Преобразование матрицы смежности графа ………………... 165 5.3.3. Алгоритм кластеризации упругой энергии ……………………. 166 5

Стр.6

Оглавление 5.4. Численные эксперименты ……………………………………….. 170 5.4.1. Численный эксперимент на эталонных графах ……………… 170 5.4.2. Численный эксперимент на когнитивных моделях ………….. 176 5.5. Анализ полученных результатов ………………………………... 180 5.6. Обсуждение математических проблем работы алгоритма ……. 182 Выводы ………………………………………………………………... 183 Глава 6. МОДЕЛЬ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ СПЕКТРАЛЬНОЙ ТЕОРИИ ГРАФОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ …………………………………... 185 6.1. Обзор существующих методов ………………………………….. 185 6.2. Анализ существующих решений ………………………………... 187 6.3. Описание метода …………………………………………………. 188 6.4. Эксперименты ……………………………………………………. 193 6.5. Анализ полученных результатов ………………………………... 195 Выводы ………………………………………………………………... 196 Глава 7. МЕТОД МОДЕЛИРОВАНИЯ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЯЮЩЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ОСНОВЕ МЕНТАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ВЗГЛЯДОВ ЛПР ……………………. 198 7.1. Постановка проблемы …………………………………………… 198 7.2. Связанные работы ………………………………………………... 199 7.3. Предиктивная институциональная модель ……………………... 201 7.4. Задача управления для когнитивных моделей …………………. 202 7.5. Модифицированный алгоритм эффективных управлений ……. 204 7.6. Эксперименты ……………………………………………………. 205 Анализ результатов и выводы ………………………………………... 208 Глава 8. ОПТИМИЗАЦИЯ ТРАЕКТОРИИ УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ОГРАНИЧЕНИЯХ НА УПРАВЛЕНИЕ ДЛЯ МОДЕЛЕЙ С НЕНАБЛЮДАЕМЫМИ ПЕРЕМЕННЫМИ ……………………... 210 8.1. Описание проблемы ……………………………………………… 210 8.2. Модель управления ………………………………………………. 212 8.3. Вычислительный алгоритм ……………………………………… 220 8.4. Результаты моделирования ……………………………………… 222 8.5. Оценка результатов ……………………………………………… 224 6

Стр.7

Оглавление Обсуждение результатов и выводы ………………………………….. 225 Глава 9. КОГНИТИВНАЯ АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРИНЯТИЯ СТРАТЕГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ……………………………………. 227 9.1. Описание проблемы ……………………………………………… 227 9.2. Основные направления исследований в области когнитивной архитектуры …………………………………………………………... 230 9.3. Когнитивная архитектура в системах принятия стратегических решений ……………………………………………………………….. 234 Выводы ………………………………………………………………... 236 ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………… 238 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ …………………………………………….. 242 7

Стр.8